LeetCode Top 100 面试高频题完整指南

LeetCode Top 100 面试高频题完整指南

一、总体概述

本文档整理了 LeetCode 中最经典的 Top 100 道面试高频题目，这些题目涵盖了算法与数据结构的核心知识点，是进入大厂（如字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度等）面试的必备刷题清单。根据历年面经统计，这 100 道题目覆盖了 80% 以上的算法面试考点。

1.1 学习目标

通过系统学习这 100 道题目，读者应达到以下目标：

1. 掌握核心算法思想：理解暴力解法到最优解的优化过程，学会分析时间空间复杂度
2. 建立解题思维框架：面对新题时能快速识别题目类型，调用对应的解题模板
3. 熟练编码实现：能够快速写出正确、高效、规范的代码
4. 应对面试考核：能够在有限时间内完成题目，并与面试官有效沟通

1.2 题目分类统计

类别	题目数量	占比	重要性
数组与字符串	20	20%	⭐⭐⭐⭐⭐
链表	8	8%	⭐⭐⭐⭐
二叉树与递归	15	15%	⭐⭐⭐⭐⭐
动态规划	18	18%	⭐⭐⭐⭐⭐
哈希表	6	6%	⭐⭐⭐⭐
滑动窗口与双指针	10	10%	⭐⭐⭐⭐⭐
回溯与 DFS/BFS	12	12%	⭐⭐⭐⭐
贪心算法	5	5%	⭐⭐⭐
排序与二分	6	6%	⭐⭐⭐⭐

1.3 核心算法模式总结

1. 双指针技巧

• 快慢指针：用于检测链表环、删除链表节点 O(n)
• 左右指针：用于数组二分查找、滑动窗口 O(n)
• 对撞指针：用于排序数组的两数之和、三数之和 O(n)

2. 哈希表思想

• 用空间换取时间，将查找从 O(n) 优化到 O(1)
• 常见应用：两数之和、字母异位词分组、LRU 缓存

3. 滑动窗口

• 维护一个可滑动的窗口，动态调整窗口大小
• 适用于子串、子数组问题
• 模板：右指针扩展 → 收缩条件 → 左指针收缩 → 更新结果

4. 动态规划

• 识别重叠子问题，定义状态转移方程
• 优化方向：空间压缩（从二维到一维）
• 经典问题：背包问题、最长序列、股票买卖

5. DFS 与 BFS

• DFS：递归实现，适合遍历、路径搜索
• BFS：队列实现，适合最短路径、层序遍历

6. 排序与二分

• 排序：理解排序算法原理及时间复杂度
• 二分：掌握边界条件处理，找到正确的搜索区间

二、各类题型解题模板

二分查找模板

int binarySearch(vector<int>& nums, int target) {
    int left = 0, right = nums.size() - 1;
    while(left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if(nums[mid] == target) return mid;
        else if(nums[mid] < target) left = mid + 1;
        else right = mid - 1;
    }
    return -1;
}

滑动窗口模板

int slidingWindow(string s, string t) {
    unordered_map<char, int> need, window;
    for(char c : t) need[c]++;
    int left = 0, right = 0, valid = 0;
    while(right < s.size()) {
        char c = s[right++]; // 扩展窗口
        while(valid == need.size()) { // 收缩窗口
            // 更新答案
            char d = s[left++];
        }
    }
}

回溯模板

void backtrack(vector<int>& nums, vector<int>& current, vector<vector<int>>& result) {
    if(满足条件) {
        result.push_back(current);
        return;
    }
    for(int i = 0; i < nums.size(); i++) {
        current.push_back(nums[i]);
        backtrack(nums, current, result);
        current.pop_back();
    }
}

动态规划模板

// 一维DP
vector<int> dp(n + 1);
for(int i = 1; i <= n; i++) {
    dp[i] = max(dp[i - 1], dp[i - 2]) + ...;
}
// 二维DP
vector<vector<int>> dp(m, vector<int>(n));
for(int i = 1; i < m; i++) {
    for(int j = 1; j < n; j++) {
        dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + ...;
    }
}

三、面试建议

1. 按类别刷题：建议按照本文的分类顺序进行刷题，每个类别掌握核心思路
2. 理解本质：不要死记硬背，要理解每种算法背后的思想
3. 多练多总结：每做完一题要总结解题套路，形成自己的模板
4. 模拟面试：可以找同学或使用在线平台进行模拟面试

时间分配建议

难度	建议时间
简单题	5-10 分钟
中等题	15-25 分钟
困难题	30-45 分钟

常见错误提醒

错误类型	说明
边界条件	空数组，单元素、负数等
整数溢出	大数运算时注意
循环终止	仔细检查循环条件
内存泄漏	new/delete 配对使用
特殊情况	0，空字符串、null 等
递归深度	避免过深导致栈溢出